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Enregistrement W2081236065 · doi:10.1063/1.4906299

Internal wave boundary layer interaction: A novel instability over broad topography

2015· article· en· W2081236065 sur OpenAlexafffund
Sandhya Harnanan, Nancy Soontiens, Marek Stastna

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Mots-clésInstabilityPhysicsMechanicsTurbulenceBoundary layerVorticityStratified flowsReynolds numberWavenumberInternal waveFlow (mathematics)Boundary (topology)Classical mechanicsStratified flowVortexOpticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been known for some time that internal wave-induced currents can drive near bed instabilities in the bottom boundary layer over a flat bottom. When the bottom is not flat, the situation can become quite complicated, with a diverse set of mechanisms responsible for instability and the subsequent transition to turbulence. Using numerical simulations, we demonstrate the existence of a mode of instability due to internal solitary wave propagation over broad topography that is fundamentally different from the two dominant paradigms of flow separation over sharp topography and global instability in the wave footprint that occurs over a flat bottom observed at high Reynolds number. We discuss both the two and three-dimensional evolution of the instability on experimental scales. The instability takes the form of a roll up of vorticity near the crest of the topography. As this region is unstratified in our simulations, little three-dimensionalization is observed. However, the instability-induced currents provide an efficient means to modulate across boundary layer transport. We subsequently extend the results to the field scale and discuss both the aspects of the instability that are consistent across scales and those that are different.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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